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數(shù)字化人才認(rèn)證
') } function initGt() { var handler = function (captchaObj) { captchaObj.appendTo('#captcha'); captchaObj.onReady(function () { $("#wait").hide(); }).onSuccess(function(){ $('.getcheckcode').removeClass('dis'); $('.getcheckcode').trigger('click'); }); window.captchaObj = captchaObj; }; $('#captcha').show(); $.ajax({ url: "/login/gtstart?t=" + (new Date()).getTime(), // 加隨機(jī)數(shù)防止緩存 type: "get", dataType: "json", success: function (data) { $('#text').hide(); $('#wait').show(); // 調(diào)用 initGeetest 進(jìn)行初始化 // 參數(shù)1:配置參數(shù) // 參數(shù)2:回調(diào),回調(diào)的第一個(gè)參數(shù)驗(yàn)證碼對(duì)象,之后可以使用它調(diào)用相應(yīng)的接口 initGeetest({ // 以下 4 個(gè)配置參數(shù)為必須,不能缺少 gt: data.gt, challenge: data.challenge, offline: !data.success, // 表示用戶后臺(tái)檢測(cè)極驗(yàn)服務(wù)器是否宕機(jī) new_captcha: data.new_captcha, // 用于宕機(jī)時(shí)表示是新驗(yàn)證碼的宕機(jī) product: "float", // 產(chǎn)品形式,包括:float,popup width: "280px", https: true // 更多配置參數(shù)說(shuō)明請(qǐng)參見(jiàn):http://docs.geetest.com/install/client/web-front/ }, handler); } }); } function codeCutdown() { if(_wait == 0){ //倒計(jì)時(shí)完成 $(".getcheckcode").removeClass('dis').html("重新獲取"); }else{ $(".getcheckcode").addClass('dis').html("重新獲取("+_wait+"s)"); _wait--; setTimeout(function () { codeCutdown(); },1000); } } function inputValidate(ele,telInput) { var oInput = ele; var inputVal = oInput.val(); var oType = ele.attr('data-type'); var oEtag = $('#etag').val(); var oErr = oInput.closest('.form_box').next('.err_txt'); var empTxt = '請(qǐng)輸入'+oInput.attr('placeholder')+'!'; var errTxt = '請(qǐng)輸入正確的'+oInput.attr('placeholder')+'!'; var pattern; if(inputVal==""){ if(!telInput){ errFun(oErr,empTxt); } return false; }else { switch (oType){ case 'login_mobile': pattern = /^1[3456789]\d{9}$/; if(inputVal.length==11) { $.ajax({ url: '/login/checkmobile', type: "post", dataType: "json", data: { mobile: inputVal, etag: oEtag, page_ur: window.location.href, page_referer: document.referrer }, success: function (data) { } }); } break; case 'login_yzm': pattern = /^\d{6}$/; break; } if(oType=='login_mobile'){ } if(!!validateFun(pattern,inputVal)){ errFun(oErr,'') if(telInput){ $('.getcheckcode').removeClass('dis'); } }else { if(!telInput) { errFun(oErr, errTxt); }else { $('.getcheckcode').addClass('dis'); } return false; } } return true; } function errFun(obj,msg) { obj.html(msg); if(msg==''){ $('.login_submit').removeClass('dis'); }else { $('.login_submit').addClass('dis'); } } function validateFun(pat,val) { return pat.test(val); }

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Python實(shí)現(xiàn)螺旋矩陣的填充算法示例

Python實(shí)現(xiàn)螺旋矩陣的填充算法示例
2018-04-11
Python實(shí)現(xiàn)螺旋矩陣的填充算法示例 本文實(shí)例講述了Python實(shí)現(xiàn)螺旋矩陣的填充算法。分享給大家供大家參考,具體如下: afanty的分析: 關(guān)于矩陣(二維數(shù)組)填充問(wèn)題自己動(dòng)手推推,分析下兩個(gè)下表的移動(dòng) ...
機(jī)器學(xué)習(xí)中的非均衡分類問(wèn)題
2018-04-09
機(jī)器學(xué)習(xí)中的非均衡分類問(wèn)題 非均衡分類問(wèn)題是指在分類器訓(xùn)練時(shí),正例數(shù)目和反例數(shù)目不相等(相差很大),或者錯(cuò)分正反例導(dǎo)致的代價(jià)不同(可從代價(jià)矩陣觀測(cè))時(shí)存在的問(wèn)題。 而大多數(shù)情況下,不同類別的分類 ...

Python+matplotlib繪制不同大小和顏色散點(diǎn)圖實(shí)例

Python+matplotlib繪制不同大小和顏色散點(diǎn)圖實(shí)例
2018-04-06
Python+matplotlib繪制不同大小和顏色散點(diǎn)圖實(shí)例 這篇文章主要介紹了Python+matplotlib繪制不同大小和顏色散點(diǎn)圖實(shí)例,matplotlib的用法是比較多種多樣的,下面一起看看其中的一個(gè)實(shí)例吧 具有不同標(biāo)記顏 ...
Python中文文本聚類
2018-04-03
Python中文文本聚類 查看百度搜索中文文本聚類我失望的發(fā)現(xiàn),網(wǎng)上竟然沒(méi)有一個(gè)完整的關(guān)于Python實(shí)現(xiàn)的中文文本聚類(乃至搜索關(guān)鍵詞python 中文文本聚類也是如此),網(wǎng)上大部分是關(guān)于文本聚類的Kmeans聚類的原 ...

基于隨機(jī)梯度下降的矩陣分解推薦算法

基于隨機(jī)梯度下降的矩陣分解推薦算法
2018-03-24
基于隨機(jī)梯度下降的矩陣分解推薦算法 SVD是矩陣分解常用的方法,其原理為:矩陣M可以寫(xiě)成矩陣A、B與C相乘得到,而B(niǎo)可以與A或者C合并,就變成了兩個(gè)元素M1與M2的矩陣相乘可以得到M。 矩陣分解推薦的思想就是基于 ...

Python使用matplotlib填充圖形指定區(qū)域代碼示例

Python使用matplotlib填充圖形指定區(qū)域代碼示例
2018-02-15
Python使用matplotlib填充圖形指定區(qū)域代碼示例 本文代碼重點(diǎn)在于演示Python擴(kuò)展庫(kù)matplotlib.pyplot中fill_between()函數(shù)的用法。 importnumpy as np importmatplotlib.pyplot as plt & ...

Python實(shí)現(xiàn)的隨機(jī)森林算法與簡(jiǎn)單總結(jié)

Python實(shí)現(xiàn)的隨機(jī)森林算法與簡(jiǎn)單總結(jié)
2018-02-15
Python實(shí)現(xiàn)的隨機(jī)森林算法與簡(jiǎn)單總結(jié) 本文實(shí)例講述了Python實(shí)現(xiàn)的隨機(jī)森林算法。分享給大家供大家參考,具體如下: 隨機(jī)森林是數(shù)據(jù)挖掘中非常常用的分類預(yù)測(cè)算法,以分類或回歸的決策樹(shù)為基分類器。算法 ...

Python模擬隨機(jī)游走圖形效果示例

Python模擬隨機(jī)游走圖形效果示例
2018-02-11
Python模擬隨機(jī)游走圖形效果示例 本文實(shí)例講述了Python模擬隨機(jī)游走圖形效果。分享給大家供大家參考,具體如下: 在python中,可以利用數(shù)組操作來(lái)模擬隨機(jī)游走。 下面是一個(gè)單一的200步隨機(jī)游走的例子, ...

Python機(jī)器學(xué)習(xí)之決策樹(shù)算法實(shí)例詳解

Python機(jī)器學(xué)習(xí)之決策樹(shù)算法實(shí)例詳解
2018-02-10
Python機(jī)器學(xué)習(xí)之決策樹(shù)算法實(shí)例詳解 本文實(shí)例講述了Python機(jī)器學(xué)習(xí)之決策樹(shù)算法。分享給大家供大家參考,具體如下: 決策樹(shù)學(xué)習(xí)是應(yīng)用最廣泛的歸納推理算法之一,是一種逼近離散值目標(biāo)函數(shù)的方法,在這種方 ...

Python實(shí)現(xiàn)圖片滑動(dòng)式驗(yàn)證識(shí)別方法

Python實(shí)現(xiàn)圖片滑動(dòng)式驗(yàn)證識(shí)別方法
2018-01-28
Python實(shí)現(xiàn)圖片滑動(dòng)式驗(yàn)證識(shí)別方法 1 abstract 驗(yàn)證碼作為一種自然人的機(jī)器人的判別工具,被廣泛的用于各種防止程序做自動(dòng)化的場(chǎng)景中。傳統(tǒng)的字符型驗(yàn)證安全性已經(jīng)名存實(shí)亡的情況下,各種新型的驗(yàn)證碼如雨后 ...

Python語(yǔ)言描述機(jī)器學(xué)習(xí)之Logistic回歸算法

Python語(yǔ)言描述機(jī)器學(xué)習(xí)之Logistic回歸算法
2018-01-23
Python語(yǔ)言描述機(jī)器學(xué)習(xí)之Logistic回歸算法 本文介紹機(jī)器學(xué)習(xí)中的Logistic回歸算法,我們使用這個(gè)算法來(lái)給數(shù)據(jù)進(jìn)行分類。Logistic回歸算法同樣是需要通過(guò)樣本空間學(xué)習(xí)的監(jiān)督學(xué)習(xí)算法,并且適用于數(shù)值型和標(biāo)稱型 ...

Python使用三種方法實(shí)現(xiàn)PCA算法

Python使用三種方法實(shí)現(xiàn)PCA算法
2018-01-23
Python使用三種方法實(shí)現(xiàn)PCA算法 主成分分析,即Principal Component Analysis(PCA),是多元統(tǒng)計(jì)中的重要內(nèi)容,也廣泛應(yīng)用于機(jī)器學(xué)習(xí)和其它領(lǐng)域。它的主要作用是對(duì)高維數(shù)據(jù)進(jìn)行降維。PCA把原先的n個(gè)特征用數(shù) ...
Python使用matplotlib繪制動(dòng)畫(huà)的方法
2018-01-22
Python使用matplotlib繪制動(dòng)畫(huà)的方法 本文實(shí)例講述了Python使用matplotlib繪制動(dòng)畫(huà)的方法。分享給大家供大家參考。具體分析如下: matplotlib從1.1.0版本以后就開(kāi)始支持繪制動(dòng)畫(huà) 下面是幾個(gè)的示例: 第一個(gè)例子 ...
python實(shí)現(xiàn)隨機(jī)森林random forest的原理及方法
2018-01-22
python實(shí)現(xiàn)隨機(jī)森林random forest的原理及方法 想通過(guò)隨機(jī)森林來(lái)獲取數(shù)據(jù)的主要特征 1、理論 隨機(jī)森林是一個(gè)高度靈活的機(jī)器學(xué)習(xí)方法,擁有廣泛的應(yīng)用前景,從市場(chǎng)營(yíng)銷到醫(yī)療保健保險(xiǎn)。 既可以用來(lái)做市場(chǎng)營(yíng)銷模 ...

Python隨機(jī)生成均勻分布在三角形內(nèi)或者任意多邊形內(nèi)的點(diǎn)

Python隨機(jī)生成均勻分布在三角形內(nèi)或者任意多邊形內(nèi)的點(diǎn)
2018-01-22
Python隨機(jī)生成均勻分布在三角形內(nèi)或者任意多邊形內(nèi)的點(diǎn) Python有一隨機(jī)函數(shù)可以產(chǎn)生[0,1)區(qū)間內(nèi)的隨機(jī)數(shù),基于此函數(shù)生成隨機(jī)分布在任意三角形內(nèi)的點(diǎn) 由數(shù)學(xué)知識(shí)得知: 幾何體的向量表達(dá)形式 直線: ...

Python隨機(jī)生成均勻分布在單位圓內(nèi)的點(diǎn)代碼示例

Python隨機(jī)生成均勻分布在單位圓內(nèi)的點(diǎn)代碼示例
2018-01-22
Python隨機(jī)生成均勻分布在單位圓內(nèi)的點(diǎn)代碼示例 Python有一隨機(jī)函數(shù)可以產(chǎn)生[0,1)區(qū)間內(nèi)的隨機(jī)數(shù),但是如果我們想生成隨機(jī)分布在單位圓上的,那么我們可以首先生成隨機(jī)分布在單位圓邊上的點(diǎn),然后隨機(jī)調(diào)整每個(gè) ...
python中如何使用樸素貝葉斯算法
2018-01-06
python中如何使用樸素貝葉斯算法 這里再重復(fù)一下標(biāo)題為什么是\"使用\"而不是\"實(shí)現(xiàn)\": 首先,專業(yè)人士提供的算法比我們自己寫(xiě)的算法無(wú)論是效率還是正確率上都要高。 其次,對(duì)于數(shù)學(xué)不好的人來(lái)說(shuō),為了實(shí)現(xiàn)算法 ...

用Python的pandas框架操作Excel文件中的數(shù)據(jù)教程

用Python的pandas框架操作Excel文件中的數(shù)據(jù)教程
2018-01-04
用Python的pandas框架操作Excel文件中的數(shù)據(jù)教程 本文的目的,是向您展示如何使用pandas 來(lái)執(zhí)行一些常見(jiàn)的Excel任務(wù)。有些例子比較瑣碎,但我覺(jué)得展示這些簡(jiǎn)單的東西與那些你可以在其他地方找到的復(fù)雜功能同等 ...

Python金融大數(shù)據(jù)分析-蒙特卡洛仿真

Python金融大數(shù)據(jù)分析-蒙特卡洛仿真
2017-12-12
Python金融大數(shù)據(jù)分析-蒙特卡洛仿真 1.簡(jiǎn)單的例子 了解一點(diǎn)金融工程的對(duì)這個(gè)公式都不會(huì)太陌生,是用現(xiàn)在股價(jià)預(yù)測(cè)T時(shí)間股價(jià)的公式,其背后是股價(jià)符合幾何布朗運(yùn)動(dòng),也就是大名鼎鼎的BSM期權(quán)定價(jià)模型的基礎(chǔ)。 ...
python對(duì)DICOM圖像的讀取方法詳解
2017-12-11
python對(duì)DICOM圖像的讀取方法詳解 DICOM(Digital Imaging and Communications in Medicine)即醫(yī)學(xué)數(shù)字成像和通信,是醫(yī)學(xué)圖像和相關(guān)信息的國(guó)際標(biāo)準(zhǔn)(ISO 12052)。下面這篇文章主要給大家介紹了關(guān)于python ...

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